生成AIおすすめ12選を目的別に比較｜選び方と業務別の活用法

生成AIのサービスは、ChatGPT・Claude・Geminiの3大サービスに加えて、リサーチ特化型、資料作成特化型、画像や動画の生成型など、用途ごとに数多くの選択肢があります。「おすすめ」を調べても記事ごとに挙がるサービスが違い、結局どれを契約すればよいのか迷う人は少なくありません。この記事では、業務で使う前提で、生成AIを目的別に整理したうえで代表的な12サービスを比較し、選定時に確認したいセキュリティや著作権のポイント、複数のAIを組み合わせる使い方、採用・経理・マーケティングなど業務プロセス別の組み込み方、よくある失敗と費用の考え方までをまとめます。

目次

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1. 採用業務で生成AIを活用するならAI搭載の採用管理システムも比較対象に
2. 生成AIとは｜2026年の主要サービス概観
3. 目的別に見る生成AIの選び方
4. 生成AIおすすめ12選の比較表
5. 失敗しない生成AIの選定ポイント
6. 複数の生成AIを組み合わせて使う方法
7. 業務プロセス別に見る生成AI活用の組み込み方
8. 生成AI導入でよくある失敗パターン
9. 費用の考え方と契約時の注意点
10. よくある質問(FAQ)
11. まとめ
12. 参考文献

採用業務で生成AIを活用するならAI搭載の採用管理システムも比較対象に

生成AIの比較というとChatGPTやClaudeなどの汎用チャットAIに目が向きがちですが、業務で成果を出している企業の多くは、汎用AIだけでなく「業務システムに組み込まれたAI」もあわせて使っています。その代表的な領域が採用業務です。求人票の文面づくりは汎用AIでも手伝えますが、応募者情報の管理、書類選考、面接日程の調整、選考状況の共有といった一連の流れは、チャット画面にデータを貼り付けて処理する方法では限界があります。応募者の個人情報を汎用AIに入力すること自体にも、社内ルール上の慎重な判断が求められます。

こうした課題に対して、AIによるスクリーニングや書類選考の補助機能を備えた採用管理システム(ATS)という選択肢があります。応募者データをシステム内で一元管理したうえでAIを使えるため、汎用AIに個人情報を持ち出すリスクを抑えながら、選考業務の工数を減らせるのが特徴です。代表的なサービスには次のようなものがあります。

サービス名(提供会社)	主な特徴	導入前に確認したい点
エースジョブ(株式会社フォワード)	自社の採用基準を学習するリクルーターAIがスクリーニングを行い、選考の工数削減を支援する	詳しい費用は問い合わせでの確認が必要
PERSONA(株式会社アサイン)	カスタマイズ性が高く、AIによる書類選考や性格診断の機能を備える	プランごとに登録できる人数の上限がある
HERP Hire(株式会社ＨＥＲＰ)	応募者データを一元管理し、AIリクルーター機能やSlack・Chatworkとの連携、多数の求人媒体との連携に対応する	社内でチャットツールを使っていない企業には利点が活かしにくい

どのサービスが合うかは、新卒採用と中途採用のどちらが中心か、年間の応募者数はどのくらいか、選考のどの工程にAIを使いたいかによって変わります。生成AIを全社で導入する計画があるなら、汎用AIで対応する業務と、業務システムのAIに任せる業務を最初に切り分けておくと、ツールの重複契約やデータの持ち出しを防げます。AIを搭載した採用管理システムを、機能や得意分野ごとに比べたい場合は次の記事が参考になります。

生成AIとは｜2026年の主要サービス概観

生成AIとは、大量のデータから学習したモデルを使って、文章・画像・音声・動画・プログラムなどの新しいコンテンツを作り出すAIの総称です。従来のAIが「分類する」「予測する」ことを主な役割としていたのに対し、生成AIは指示(プロンプト)に応じて新しいものを作り出す点が特徴です。業務では、文章の下書き、要約、翻訳、アイデア出し、資料の構成づくり、データの整理、プログラムの作成補助など、幅広い場面で使われています。

経済産業省と総務省がまとめた「AI事業者ガイドライン」では、AIを開発する事業者だけでなく、AIを業務に使う「AI利用者」にも、適切な利用や情報の取り扱いに配慮する役割があると整理されています。どのサービスを選ぶ場合でも、便利さだけでなく、社内でどう安全に使うかをあわせて考えることが前提になります。

ChatGPT(OpenAI)

ChatGPTは、生成AIの普及を牽引してきた対話型AIです。文章作成、要約、翻訳、画像の生成、データ分析、プログラムの作成補助まで一通りこなせる汎用性の高さが強みで、比較記事でもまず最初に名前が挙がるサービスです。利用者が多いため使い方の情報が見つけやすく、社内で使い方を共有しやすい点も導入しやすさにつながっています。法人向けには、入力データの管理機能や管理者機能を備えたプランが用意されています。

Claude(Anthropic)

Claudeは、長い文書の読み込みと、論理的で自然な文章の生成に定評がある対話型AIです。契約書や仕様書、長い報告書を読ませて要点を整理する、敬語を含む丁寧なビジネス文書を作るといった用途で評価されています。プログラムの作成補助にも強く、開発の現場で使われる場面も増えています。チームで使えるプランや、企業向けの管理機能を備えたプランがあります。

Gemini(Google)

Geminiは、Googleが提供する生成AIです。Gmail、Googleドキュメント、スプレッドシート、スライドといったGoogle Workspaceと連携できるのが最大の特徴で、普段からGoogleのツールで仕事をしている組織では、新しい画面を覚えなくてもAIを業務に取り入れやすくなります。Google検索と組み合わせた情報の確認や、画像や動画を読み取って説明させる使い方にも対応しています。

この3サービスはいずれも、モデルの性能が数か月単位で更新され続けています。特定の時点の性能比較だけで選ぶと、すぐに順位が入れ替わることもあります。業務で選ぶ際は、性能の細かな差よりも、自社が使っている業務ツールとの連携、管理機能、データの取り扱い方針といった「使い続けるための条件」を重視するほうが、後悔の少ない選び方になります。

目的別に見る生成AIの選び方

生成AIは「どれが一番優れているか」ではなく、「何に使うか」で選ぶのが基本です。比較記事の多くも、文章、資料、リサーチ、画像・動画などの目的別におすすめを分けています。業務でよく使われる4つの目的と、それぞれに向くサービスのタイプを整理すると次のとおりです。

目的	向いているサービスのタイプ	代表例	選ぶときの観点
文章作成	対話型の汎用AI	ChatGPT、Claude、Gemini	日本語の自然さ、長文の扱いやすさ
資料作成	オフィスツール連携型、スライド生成特化型	Microsoft 365 Copilot、Gamma	社内テンプレートとの相性、編集のしやすさ
リサーチ	検索連携型、資料参照型	Perplexity、NotebookLM、Genspark	出典の示し方、根拠をたどれるか
業務自動化	業務ツール組み込み型、業務システムのAI機能	Notion AI、各種業務システムのAI機能	既存のデータや業務フローとつながるか

文章作成：対話型の汎用AIを1つ決めて使い込む

メール、報告書、議事録の清書、企画書の下書きといった文章作成は、ChatGPT・Claude・Geminiのいずれでも十分な品質が出せる領域です。違いが出やすいのは、長い資料を読み込ませたときの要約の精度や、日本語の言い回しの好みです。複数を契約して使い分けるより、まずは1つに決めて、自社の文書でよく使う指示文(プロンプト)を社内で蓄積していくほうが、業務全体の効率は上がりやすくなります。選ぶ際は、実際の社内文書に近いサンプルを使い、同じ指示で各サービスを試して比べるのが確実です。

資料作成：構成は汎用AI、見た目は特化型やオフィス連携で仕上げる

プレゼン資料や提案書の作成では、「何をどの順で伝えるか」という構成づくりと、「スライドとして見やすく整える」作業を分けて考えると、ツールを選びやすくなります。構成づくりは汎用AIが得意で、スライドの自動生成はGammaのような特化型が得意です。WordやPowerPointで資料を作る文化の組織なら、Microsoft 365 Copilotを使うと、既存のファイルを参照しながら資料をまとめられます。社内の決まったテンプレートに沿って作る必要がある場合は、特化型で作ったデザインを社内テンプレートに移し替える手間も考慮しておきましょう。

リサーチ：出典を確かめられる仕組みを重視する

生成AIには、もっともらしい誤った情報を生成してしまう「ハルシネーション」が避けられません。市場調査や競合調査、制度の確認など、正確さが求められるリサーチでは、回答と一緒に情報源を示すPerplexityや、自分でアップロードした資料だけを根拠に答えるNotebookLMのように、根拠をたどれる仕組みを持つサービスが向いています。複数の情報を自動で集めてレポートの形にまとめるGensparkのようなサービスもあります。どのサービスを使う場合も、AIの回答は「調べる入口」と位置づけ、数値や制度の内容は必ず一次情報で確認する運用が欠かせません。

業務自動化：汎用AIより業務ツールに組み込まれたAIを検討する

定型業務の自動化を目的にする場合、汎用のチャットAIに毎回データを貼り付けて処理する方法は、手間もかかり、情報管理の面でも不安が残ります。効果が出やすいのは、普段から使っている業務ツールや業務システムに組み込まれたAI機能を活用する方法です。たとえば、社内のドキュメントを管理しているNotionならNotion AI、採用業務なら冒頭で紹介したAI搭載の採用管理システムといったように、データがすでに集まっている場所でAIを使うと、入力の手間が減り、処理結果もそのまま業務に反映できます。

生成AIおすすめ12選の比較表

ここでは、業務での利用を前提に、競合する比較記事でも多く取り上げられている代表的な12サービスを、得意分野と導入前の確認点で整理します。料金プランは改定が頻繁なため、ここでは無料で試せる範囲があるかどうかのみを記載しています。契約前には各サービスの公式サイトで最新の料金と利用条件を確認してください。

表のとおり、12サービスは大きく「汎用対話型」「オフィス・業務ツール連携型」「リサーチ型」「画像・動画などの生成特化型」の4タイプに分かれます。全社で最初に導入するなら汎用対話型かオフィス連携型のどちらか1つを基盤にし、リサーチや画像生成など専門的な用途は、必要な部署だけが追加で使う形にすると、費用と管理の負担を抑えられます。

なお、比較記事の中には音声生成(VOICEVOXやElevenLabsなど)や、国産の日本語特化型モデルを取り上げているものもあります。音声読み上げや動画のナレーション制作、自社の業務に合わせた独自のAI開発など、目的がはっきりしている場合は、こうした専門サービスも候補になります。

失敗しない生成AIの選定ポイント

業務で使う生成AIを選ぶときは、性能や機能の多さだけでなく、次の5つの観点で確認しておくと、導入後のトラブルを防げます。いずれも競合の比較記事でも繰り返し指摘されている論点です。

1. 入力したデータがどう扱われるか

もっとも重要なのが、入力した情報がAIの学習に使われるかどうか、どこに保存されるかという点です。個人向けの無料プランと、法人向けのプランでは、データの取り扱い方針が異なるサービスが多くあります。個人情報保護委員会は、生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する場合の注意点について注意喚起を公表しています。顧客情報や応募者情報、未公開の経営情報を扱う可能性があるなら、法人向けプランの利用規約とデータ管理の仕組みを必ず確認しましょう。

2. ハルシネーションへの対策ができるか

生成AIは、事実と異なる内容をもっともらしく出力することがあります。出典を表示する機能、社内資料だけを根拠に回答させる機能など、内容を確かめやすい仕組みを持つかどうかは、選定時の重要な比較ポイントです。ただし、どの機能があっても誤りをゼロにはできないため、「人が最終確認する」という運用ルールとセットで考える必要があります。

3. 著作権や生成物の利用条件を確認できるか

生成した文章や画像を、広告やWebサイト、販売物に使う場合は、著作権の扱いと各サービスの利用規約を確認しておく必要があります。文化庁は、AIと著作権の関係についての考え方や関連資料を公開しています。一般的には、生成物が既存の著作物に似ている場合に権利侵害が問題になり得るとされているため、商用で使う生成物は公開前に既存作品との類似を確認する手順を設けておくと安心です。具体的な判断が必要な場合は、専門家に相談してください。

4. 既存のツールやシステムと連携できるか

生成AIの効果は、使う頻度に比例します。普段使っているメール、文書作成ツール、チャットツール、業務システムと連携できるサービスほど、日常の業務に溶け込みやすくなります。将来的に自社のシステムへAIを組み込みたい場合は、外部のシステムから呼び出せるAPIが提供されているかも確認しておきましょう。

5. 管理者機能で利用状況を把握できるか

全社で使う場合、誰がどのくらい使っているか、アカウントの追加や削除を管理者が一括で行えるかは、運用の手間を大きく左右します。退職者のアカウントが残ったままになる、部署ごとにばらばらに契約してしまうといった問題を防ぐためにも、管理者機能とシングルサインオンへの対応状況を確認しておくと安心です。

複数の生成AIを組み合わせて使う方法

2026年の生成AI活用では、1つのサービスですべてを済ませるのではなく、得意分野の異なるサービスを工程ごとに使い分ける考え方が広がっています。たとえば提案資料を作る場合、次のような分担が考えられます。

工程	使うAIのタイプ	人が担う役割
1. 情報収集	検索連携型(出典付きで市場や競合の情報を集める)	出典を開いて数値と内容を確認する
2. 資料の整理	資料参照型(集めた資料と社内資料から要点を抽出する)	提案で使う論点を選ぶ
3. 構成と文章	汎用対話型(構成案と本文の下書きを作る)	顧客の事情に合わせて主張を調整する
4. スライド化	資料作成特化型またはオフィス連携型	社内テンプレートと表現のルールに合わせる
5. 画像の追加	画像生成型	利用条件と既存作品との類似を確認する

組み合わせの利点は、それぞれの工程で最も得意なサービスを使えることですが、契約するサービスが増えるほど、費用と情報管理の負担も増えます。社内で使ってよいサービスの一覧を作り、それ以外は使わないという線引きをしておかないと、部署ごとに無断でサービスを契約する「シャドーAI」が生まれ、どこにどの情報が入力されたか把握できなくなります。組み合わせは、基盤となる1サービスを決めたうえで、効果が確認できた工程から少しずつ増やすのが現実的です。

業務プロセス別に見る生成AI活用の組み込み方

多くの比較記事は「文章作成」「画像生成」といった機能の軸でサービスを分類しています。しかし、実際の導入で成果が出るかどうかを分けるのは、「自社の業務のどの工程に組み込むか」という視点です。機能から選ぶと、便利そうだから契約したものの使われなくなる、ということが起こりがちです。ここでは、部門ごとの業務プロセスを起点に、生成AIの組み込みどころを整理します。

業務プロセス	生成AIを組み込みやすい工程	向いているAIの形	注意したい点
採用	求人票の作成、書類選考の補助、面接質問の準備、スカウト文面の作成	文面づくりは汎用AI、選考管理はAI搭載の採用管理システム	応募者の個人情報の扱い、AIの判断だけで合否を決めない
経理	請求書や領収書の読み取り、仕訳の候補作成、社内規程の問い合わせ対応	会計ソフトや経費精算システムのAI機能	金額や勘定科目は最終的に担当者が確認する
マーケティング	広告文やSNS投稿の案出し、記事の構成づくり、画像の作成、アンケートの分析	汎用AIと画像生成型の組み合わせ	景品表示法など表現の規制、著作権の確認
営業	提案書の下書き、商談記録の要約、顧客への返信文の作成	汎用AIと顧客管理システムのAI機能	顧客情報の入力範囲を社内ルールで決める
総務・社内問い合わせ	社内規程の検索、よくある質問への回答、マニュアルの作成	資料参照型、社内向けチャットボット	元になる規程やマニュアルを最新の状態に保つ

採用プロセスは「文面づくり」と「選考管理」でAIを分ける

採用は、生成AIの効果が見えやすい一方で、使い方を誤るとリスクも大きい業務です。求人票の文面を職種ごとに書き分ける、面接で確認したい質問の候補を出す、スカウト文を候補者の経歴に合わせて調整するといった「文面づくり」は、汎用AIで十分に効率化できます。一方で、応募書類の読み込み、選考状況の管理、面接日程の調整、評価の記録といった「選考管理」は、応募者の個人情報を継続的に扱う工程です。ここを汎用AIへのコピー&ペーストで処理すると、情報管理の面でも、作業の手間の面でも無理が生じます。

選考管理の工程にAIを組み込むなら、応募者データをシステム内で一元管理しながら、AIによるスクリーニングや書類選考の補助を使える採用管理システムを検討するのが現実的です。ただし、AIによる評価はあくまで判断材料の1つです。AI事業者ガイドラインでも、AIの出力に偏りが生じる可能性への配慮が求められているように、最終的な合否は人が判断し、AIが出した評価の理由を説明できる状態にしておくことが大切です。採用プロセスのどの工程をAIに任せられるか、具体的なシステムの機能から確認したい場合は次の記事が参考になります。

経理・マーケティング・営業での組み込みの考え方

経理では、請求書の読み取りや仕訳の候補作成など、すでに会計ソフトや経費精算システムに組み込まれているAI機能を使うほうが、汎用AIを新たに導入するより効果が出やすい傾向があります。マーケティングでは、広告文やSNS投稿の案を大量に出す、画像の素材を作るといった「量を出す」工程で生成AIが力を発揮しますが、表現の規制や著作権の確認は人が担う必要があります。営業では、商談記録の要約や提案書の下書きを汎用AIに任せ、顧客情報そのものは顧客管理システムの中で扱う、という分担が基本になります。

どの部門でも共通するのは、「データがすでに集まっている場所でAIを使う」「AIが作ったものを人が確認する工程を残す」という2つの原則です。この2つを満たすように業務の流れを設計してからサービスを選ぶと、導入後に使われなくなる失敗を防げます。

生成AI導入でよくある失敗パターン

生成AIの導入では、サービス選びそのものよりも、導入の進め方でつまずくケースが目立ちます。よくある失敗と、その対策を整理します。

よくある失敗	起こる原因	対策
契約したが一部の社員しか使わない	使う業務が決まっておらず、各自の判断に任せている	使う業務と指示文の例を部署ごとに決めて共有する
部署ごとにばらばらに契約してしまう	全社の利用ルールと窓口がない	利用してよいサービスの一覧と申請の手順を定める
個人情報や機密情報を入力してしまう	入力してよい情報の範囲が決まっていない	入力禁止の情報を明文化し、法人向けプランを選ぶ
AIの誤った回答をそのまま社外に出してしまう	確認の工程が業務の流れに組み込まれていない	社外に出す成果物は人が確認する手順を必須にする
効果が分からず継続の判断ができない	導入前の作業時間などを測っていない	導入前に対象業務の作業時間や件数を記録しておく
汎用AIで無理に業務を自動化しようとする	業務システム側のAI機能という選択肢を検討していない	データが集まっている業務システムのAI機能を先に確認する

これらの失敗に共通するのは、「ツールを入れれば使われるはず」という前提で導入してしまうことです。AI事業者ガイドラインでも、AIを利用する側が自らの利用目的やリスクを踏まえて適切に使うことが求められています。小さな業務で効果を確かめ、ルールを整えながら対象業務を広げていく進め方が、結果的に定着への近道になります。

費用の考え方と契約時の注意点

生成AIの料金は、主に「無料プラン」「個人向けの有料プラン」「チーム・法人向けプラン」「APIの従量課金」の4つの形に分かれます。具体的な金額はサービスごとに異なり、改定も頻繁に行われるため、契約前に必ず公式サイトで最新の情報を確認してください。ここでは、費用を判断するときの考え方を整理します。

料金の形	向いている使い方	契約時の注意点
無料プラン	サービスの比較や、個人での試用	利用回数の制限や、入力データの扱いが法人向けと異なる場合がある
個人向け有料プラン	一部の社員が先行して試す段階	管理者機能がないため、全社展開には向かない
チーム・法人向けプラン	部署や全社での本格利用	最低契約人数、年間契約の有無、データ管理の条件を確認する
APIの従量課金	自社のシステムやサービスへの組み込み	利用量に応じて費用が変動するため、上限の設定と利用量の監視が必要

費用を比較するときは、1人あたりの月額だけでなく、「その費用で何時間分の作業が減るか」という効果とセットで考えることが大切です。導入前に対象業務の作業時間を記録しておけば、試用期間のうちに効果を測り、継続するかどうかを判断できます。また、汎用AIの法人プランを全社員分契約するより、特定の業務で効果が大きい業務システムのAI機能を選ぶほうが、費用対効果が高くなることもあります。

たとえば採用業務の効率化が目的なら、汎用AIの契約を増やすより、AIによるスクリーニングや選考管理の機能を持つ採用管理システムを導入したほうが、応募者情報の管理と工数削減を同時に実現できる場合があります。契約時には、利用規約でデータの保存場所や学習への利用の有無、解約時のデータの扱いを確認しておきましょう。採用業務に特化したAIの機能や、サービスごとの得意分野を比べたい場合は、次の記事で確認できます。

よくある質問(FAQ)

Q. 業務で使う生成AIは、結局どれがおすすめですか？

A. 目的によって変わります。文章作成や要約が中心ならChatGPT・Claude・Geminiのいずれか、WordやExcelでの作業が多いならMicrosoft 365 Copilot、出典を確認しながら調べたいならPerplexityやNotebookLMが候補になります。まずは使いたい業務を1つ決め、実際の社内文書に近いサンプルで無料プランを比べてみるのが確実です。

Q. ChatGPT・Claude・Geminiの違いは何ですか？

A. ChatGPTは文章から画像、データ分析まで幅広く対応できる汎用性、Claudeは長い文書の読解と論理的な文章の生成、GeminiはGoogle Workspaceとの連携が主な強みです。性能は頻繁に更新されるため、細かな性能差より、普段使っている業務ツールとの相性や管理機能で選ぶのがおすすめです。

Q. 無料の生成AIを業務で使っても問題ありませんか？

A. 試用や公開情報を扱う範囲であれば活用できますが、無料プランでは入力したデータの扱いが法人向けプランと異なる場合があります。顧客情報や個人情報、社外秘の情報を扱う可能性がある業務では、データ管理の条件を確認できる法人向けプランを選び、入力してよい情報の範囲を社内ルールで定めておきましょう。

Q. 生成AIで作った文章や画像は商用利用できますか？

A. 商用利用の可否や条件はサービスの利用規約や契約プランによって異なるため、必ず確認が必要です。また、生成物が既存の著作物に似ている場合には権利侵害が問題になり得るとされています。広告や販売物に使う場合は、公開前に既存作品との類似を確認し、判断に迷う場合は専門家に相談してください。

Q. 複数の生成AIを契約したほうがよいですか？

A. 最初から複数を契約する必要はありません。基盤となるサービスを1つ決めて使い込み、リサーチや画像生成など特定の工程で不足を感じたときに、必要な部署だけ専門のサービスを追加する進め方が、費用と情報管理の両面で無理がありません。

Q. 採用業務に生成AIを使うときの注意点は何ですか？

A. 応募者の個人情報を汎用AIに入力しないこと、AIの評価だけで合否を決めないことが重要です。求人票やスカウト文の作成は汎用AIで効率化し、応募者情報の管理や書類選考の補助は、データを一元管理できるAI搭載の採用管理システムで行うと、情報管理と工数削減を両立しやすくなります。

まとめ

生成AIは、汎用対話型、オフィス・業務ツール連携型、リサーチ型、画像・動画などの生成特化型に分けて整理すると、自社に必要なサービスが見えやすくなります。性能の細かな比較よりも、使う業務を決め、データの扱いと確認の手順を整えることが、導入を成功させる鍵です。最後に、今日から取り組める5つのことを整理します。

1. 生成AIを使いたい業務を1つ選び、導入前の作業時間や件数を記録しておく。
2. 目的に合うタイプのサービスを2つか3つ選び、社内文書に近いサンプルで無料プランを比較する。
3. 入力してよい情報の範囲と、社外に出す成果物を人が確認する手順を社内ルールとして決める。
4. 基盤となるサービスを1つ決め、効果が確認できた工程から組み合わせを広げる。
5. 採用など個人情報を扱う業務では、汎用AIだけでなく、AI搭載の採用管理システムのような業務システム側のAI機能も比較する。

参考文献

• 経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン」第1.2版 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf
• 経済産業省「AI事業者ガイドライン検討会」 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/index.html
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」 https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/
• 文化庁「AIと著作権について」 https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html

本記事は一般的な情報提供を目的としたもので、法的助言ではありません。各サービスの機能・料金・利用条件は変更される場合があるため、最新の情報は各社の公式サイトでご確認ください。